携程秋招开始了，欢迎投递

最近我整理了一份 大疆嵌入式岗位二面的面经，整体看下来难度确实不小。相比一面更多集中在 RTOS 基础、任务调度、实时系统原理，二面的提问明显更加深入，也更偏向工程实践。很多问题不只是停留在概念层面，而是会继续往 底层实现、系统设计以及实际项目场景 里去追问。从面经来看，二面的面试官一般是经验比较丰富的工程师或者技术负责人，整个面试大概 一个小时。提问方式基本是从一个比较基础的问题开始，比如中断、任务调度或者通信机制，然后一步步往深处延伸，比如 实时性分析、系统优化、复杂问题排查 等。整理完之后我也挑出了一些比较典型的问题，一共 20 道。整体覆盖 RTOS、驱动开发、通信机制、实时系统设计以...

这是**吗，天天发内推吗，想钱想疯了。看到都烦，我来牛客看面经结果全被这个刷屏

妈呀不会给我挂了吧  

1、知道 GPT 和 BERT 这种模型的基础框架是怎样的吗BERT 和 GPT 都是基于 Transformer 的预训练模型，但结构和任务目标不一样。BERT 一般采用 Transformer Encoder 堆叠起来的双向编码结构，在预训练时主要做 MLM，也就是随机遮盖一部分 token，让模型根据上下文去恢复被遮掉的词，因此它更适合理解类任务，比如分类、匹配、抽取、检索表示学习。GPT 采用 Transformer Decoder 堆叠起来的单向自回归结构，在预训练时做 next token prediction，也就是根据前面的 token 预测下一个 token，因此它更适合生成...